AI模型被訓練預測超過1000種疾病

# AI 模型經過訓練，可預測 1000 多種疾病

科學家們開發了一種人工智能工具，用於預測超過1000種疾病，並預測未來10年的健康狀況變化。

來自歐洲分子生物學實驗室(EMBL)、德國癌症中心和哥本哈根大學的專家們應用了與大型語言模型中使用的相似的算法原則。

人工智能基於來自兩個獨立衛生系統的數據進行訓練——來自UK Biobank研究的40萬人去標識信息和來自丹麥國家登記冊的190萬患者信息。

«醫療事件通常遵循可預測的模式。我們的AI模型研究它們，並可以預測未來的健康結果，» 歐洲生物信息學研究所的科學研究員托馬斯·菲茨傑拉德表示。

新工具評估一個人是否會發展出某種疾病，以及具體何時會發生。神經網路能夠預測癌症、糖尿病、心血管疾病、呼吸系統疾病以及許多其他疾病。

Delphi-2M模型分析患者歷史和生活方式中的“醫療事件”：是否有超重、不良習慣、年齡、性別。

健康風險以時間的百分比表示，類似於天氣預報："周末降雨概率爲70%"。

執行EMBL臨時主任於恩·比爾尼表示，患者將在未來幾年內開始受益於這一工具：

«您來就診時，醫生已經使用這些工具並說：“這是您未來的四個主要風險，這是您可以做的兩件事，以改變這一點”».

他說，像減肥或戒煙這樣的標準建議是無法避免的，但對於某些疾病會有更具體的建議。

Бирни指出，Delphi-2M相比於其他解決方案的一個關鍵優勢是能夠在長時間段內預測所有疾病。

«Delphi-2M 評估考慮到個體病史的1000多種疾病的發生概率，其準確性可與現有單病種模型相媲美》，— 項目團隊表示。

德國癌症中心的人工智能部門負責人莫裏茨·赫斯通教授強調，Delphi-2M 是理解人類健康和疾病進展的新方式的開始。他表示，生成模型有朝一日能個性化護理，並預測整個系統的醫療需求。

提醒一下，哈佛醫學院的研究人員在九月份提出了一種能夠識別基因和藥物的精確組合，以逆轉人類細胞中的病理狀態的人工智能模型。